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主题：金融投资讨论
问题：Quant 一般在哪里找行业 Paper？
回答：补充：对于一般的投资及资产管理话题（不一定是关于量化的），最受关注的三本面向从业者的杂志是：Financial Analyst Journal(FAJ)The Journal of Portfolio Management(JPM)Journal of Investment Management(JOIM)除了常见的几个金融杂志 Journal of Finance, Review of Financial Studies, Journal of Financial Economics, Mathematical Finance, Management Science, SIAM Journal on Financial Mathematics，Risk以外，我推荐你以下三个找文献的地方。http://arxiv.org/ 这里的文章比较新，一般都是还没有正式发表的。当然你也会看到一些奇形怪状的东西，需要自己甄别。http://www.ssrn.com/en/Social Science Research Network. 这个要更正式一些，很多有影响力的教授都在这里有账号，会把他们的working paper或者论文初稿放在这里。The National Bureau of Economic ResearchNational Bureau of Economics Research, 简称NBER，这个必须要NBER的研究员才能在上面放文章。能够入选NBER研究员的都是佼佼者，不过文章主题很学术不是很关心应用。这个地方的论文偏经济学更多一些，逼格也要高一些，量化金融的东西也有但算不上主流。另外建议你一旦找到一个感兴趣的研究点，就不要再四处撒网看，而应该找出来在这个话题上最具权威性的教授，直接去看他的文章，然后可以写邮件跟他交流，甚至约时间去他办公室拜访他，这样对你的帮助是最大的。(为什么你们都只收藏不点赞？)更多内容请浏览我的专栏 -- Terrier Finance
主题：金融投资讨论
问题：怎么准备国内量化分析师岗位的面试？
回答：我面试过这么几次：2013刚回国面试广发期货量化投资研究员，对面6个人，公司总经理、部门负责人、量化组负责人、人力资源等，都是一些泛泛的问题，然后就拿到offer了；2015面试了茂源，网上发简历然后过去，当时我自己做高频，但没他们厉害，准备不足，聊得很不愉快，没有结果；20l5面试凯丰量化，他们三个人，量化经理、首席量化（我师妹），还有一个高频的，聊了策略和经历，给了offer我没去；2015面试宽德，电话四轮都是做题为主，然后onsite，还让我做题，最后一个是个人大的小哥，本科刚毕业，问的都是数分高代，我十年前学的哪里记得，没结果；2015面试博普，投资总监是高中师兄，一个人一个人来聊几句，跟大老板没聊好，后来去待了一个星期，群殴了一场德州扑克，call 投资总监all in逼他爆仓，把去深圳的来回路费赢回来了，然后也就回来了；2015我还飞去美国面了Tower Research，早上九点到下午四点，当时水平一般，没要我；2015去上海面了念空，见了老总和负责量化的，给了offer，工资很高，没敢接；2015去上海面了明汯，其实就是老板请我吃饭，第二次老板跟他老婆请我吃饭，许诺介绍女朋友，工资太高待遇太好没敢接；2015还去上海面了弈慧，他家比较牛，但名气不大，风格不是我这路的，没敢去；2016面了深圳泓倍资产，他们法国回来的，还是很牛的，一次小老板一次大老板，后来也去了；2016面了博普，这次很简单，很快给了offer，但最后没有去；2017闪婚回广州，开启知乎网红之路……
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问题：Long Gamma Trade 如何对冲掉 Vega？
回答：卖更远期同strike的期权。期限越远vega越高但gamma越低。
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问题：什么性格的人适合 Quant 这个职位？Quant 一天的生活是怎样的？
回答：第一要对技术类的工作有兴趣，对数学和编程相关的工作不排斥。做到这一点已经很不容易，在我认识的人里，大部份人都对这种工作没什么兴趣。特别是江湖上还流传着做技术只能到三十岁，以后一定要转管理之类的传言。但是要把 Quant 需要的手艺活学全了，多半你要读个 PhD，毕业可能已经快30了，还得进入业界锻炼几年，30以后可能才是真正能创造价值的时候。那时如果你突然表示自己其实对搞这些技术没有兴趣，很难说不是一件尴尬的事情。能够做一些技术工作的人里，又包括了只喜欢纯数学做理论，和只喜欢写程序这样的人。或许前者更适合留在大学教书，后者不如去互联网公司。但要做 Quant，你应该对两者都有一定的热情。第二要对金融市场有兴趣。技术做的好的人一般选择也比较多，能建模能编程的人去别的科技行业也能找到不错的工作，单纯从收入上来说我不觉得 Quant 这一行就一定比其他行业有优势。但市场本身是一个绝对独特的存在，做 Quant 的人肯定是对市场的兴趣远超过去研究高能物理或是人脸识别。也许有些人喜欢把研究市场误读成赚大钱。我觉得世界上有很多事情，比如说数学定理或是物理定律，或者是一段程序，是千真万确亘古不变的东西，但是唯独赚大钱这件事，根本没有任何定理保证你如何之后就能成功。而且你知道过去一个月最受世人关注的那位姓马的老板既不搞数学也不写程序。所以我建议不要舍本逐末，赚钱这件事由上帝决定，选择做自己感兴趣的事却可以自己决定。至于一天的生活，我想世界变化这么快，这种事情实在是微不足道。要不要从事这个职业，最重要的是上面说的那两个条件，其他的事情相比之下都是细枝末节了。
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问题：机器学习（非传统统计方法如回归）在量化金融方面有哪些应用？
回答：机器学习在量化金融里的应用很多，比如 A Machine-Learning View of Quantitative Finance, Machine Learning and Algorithmic Trading In Fixed Income Market, Machine Learning in Financial TradingMachine Learning in Financial Trading, Machine Learning for Financial Engineering, 另外一本书 "Statistically Sound Machine Learning for Algorithmic Trading of Financial Instruments, 佐治亚理工有门课你可以看看 Machine Learning for TradingML4Trading - QuantwikiAlgorithmic Trading Strategies with MATLAB Examples.
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问题：为什么在美国trader高于quant，国内quant高于trader？
回答：关键在于哪个位置value add比较多，即pnl attribution。国内量化都是交易股票期货这种高流动性产品，人工execution没啥value add，挣钱与否99%都是策略，那当然quant重要在欧美，很多市场Execution也是有value add的，和国内不一样如果只做流动性高的市场的passive execution 其实就相当于operations，没有value add，而且基本绝迹了在低流动性的地方，execution还真的挺重要，比如和dealer关系好拿到更好的报价，比如熟悉市场的flow，知道如何最大化的利用，从而带来一些优势，尤其在otc市场。我们日常一笔交易的期望收益也就3到6个百分点，但bid offer spread 有时就有一个百分点，可以轻易的占据pnl的20%到1/3，而这全是和策略无关的。你手上有一个大的position，我让你把它卖掉，你是show给所有dealer呢？还是先问一两个靠谱的搞清楚市场确切在哪里？还是让dealer之间compete？让他们compete你该如何表述？（dealers不喜欢compete for your order，更不喜欢被拿来当枪使，就像你不喜欢和其他买方compete一样）是给出其他dealer所有报价，还是隐晦的说一点，隐去dealer name，甚至是撒谎？都是cost return tradeoff，你要买卖，就要获得信息，但又不可能一点信息都不给（你的intention也是信息）听到了更多的报价，意味着more people know there’s a seller and market pricing is going to reflect，所以这就有权衡了。再有，如果你撒谎、暴露dealer信息，到头来总有一天被知道，hurt relationship，那么今后dealer也不跟你说实话甚至不鸟你——it all comes to relationship and game theoryYou have to know, people sitting behind the screens are really humans, not algos! They are all selfish but also have feelings, emotions and even frustrations. And they are also playing the game for long term.有趣的是，这种以信息交易信息，时刻与人博弈的特点，让不少交易员在牌桌上也变得难以捉摸。（当然尔虞我诈只是交易与德普相似的一方面，在策略层面其实两者也有共通之处）如果你觉得quant能替代这类交易员，可以去查一下AI什么时候第一次战胜人类德普玩家即使仅仅在MarketAxess上交易bond，也得有市场的感觉才知道哪个价位能刚好成交并且刚刚好beat cover吧。选择aggressive，还是take liquidity，都有技巧以上所说的只是狭义的execution value add，作为buyside front office，很少有trader只做execution，绝大部分都是策略交易一肩挑（idea generation, trade structuring, execution, risk management），甚至直接参与基金管理，成为实际上的sub pm，这也是一种value add。事实上，很多刚入行的junior trader/quant，都不会立马有机会在一线trade，这个工作更需要经验、人脉和对市场的感觉，不是能从书本里学到的，所以都是从idea generation/research这种活起步。这也是为什么在北美大家会有trader似乎门槛更高的错觉（毕竟资历摆在那儿，你做的东西别人十几年前也做过，但别人的本事你却没有）但其实junior trader和junior quant在我看来区别不大，因为都不会有直接trade的机会，都只是trade pitching/alpha research analyst罢了。你以为的trading：真实的trading：
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问题：如何用 python 获取实时的股票数据？
回答：使用easyquotation这个库。(不用重复造轮子了)github地址是：easyquotation安装：pip install easyquotation (需要依赖requests库)使用：import easyquotation
 
 quotation = easyquotation.use('sina') # 新浪 ['sina'] 腾讯 ['tencent', 'qq'] 
 
 #获取所有股票行情
 quotation.market_snapshot(prefix=True) # prefix 参数指定返回的行情字典中的股票代码 key 是否带 sz/sh 前缀
 
 #单只股票
 quotation.real('162411') # 支持直接指定前缀，如 'sh000001'
 
 #多只股票
 quotation.stocks(['000001', '162411']) 
 
 #同时获取指数和行情
 quotation.stocks(['sh000001', 'sz000001'], prefix=True) 部分返回结果如下：自己再解析拆分保存到excel里，可以使用pandas库。(推荐一本pandas库的作者 Wes McKinney 写的书，基于Python3.6，想学习股市数据梳理、分析、量化交易的可以参考一下，趁便宜的时候买一本。)
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问题：如何看待一百八十万底薪的量化系统工程师职位？
回答：很多量化私募经常对外发布的招聘信息，高薪招聘各种AI大牛、IT大神什么的，或者在招聘门槛里列上奥数铜牌以上、物理铜牌以上、ACM Final选手之类的门槛，其实都是给投资者看的，他们根本不会招这些人。但是要让投资者以为自己公司里的员工都是这些人。这一招在国内早被玩儿烂了。很多量化公募也是对外声称自己的产品使用了百度、阿里、腾讯的大数据，甚至动用了AI核武器。公司为了提升营销效果，对公司高管、人才及产品进行适度包装，是完全可以理解的。本人对此一直持中性态度，但对于以坑蒙拐骗为目的的公司坚决鄙视。在金融投资行业，任何程度的包装都不能称之为过度。如果您是投资者，请擦亮双眼，透过现象看本质。选择量化私募最重要的还是看业绩，而非团队。看业绩也不能只看资金曲线，要根据其资金曲线及管理人所用的量化策略的类型进行综合分析，分析其是否在该盈利的时候盈利了，是否在该回撤的时候回撤了。如果解释不通，那么也许存在造假行为，也许，根本就不是量化。特别声明，本人没有针对问题中所说的公司，而是表达对业内普遍/个别现象的看法，本人对本回答中观点的正确性不负责，本回答仅供读者参考、娱乐。
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问题：纯数 PhD 怎样转 Quant?
回答：恩，题主描述的和我的经历很像。我以前就是这样的：“你会干什么啊？” “做证明。”“除了证明呢？” “算cohomology。”“应用数学呢？统计？” “不会。那种东西有用么？”“那数学的以外你还会什么？” “LaTeX。”“额。那你有没有什么爱好？” “看书呀。”“一般看什么书？” “Springer GTM。”“……”常年生活在 ZFC（Zermelo-Fraenkel
 w/ Choice）里的人，有时突然跑了出来，一般都会吓一跳，“哇靠，现实世界怎么这么麻烦”。是挺麻烦的；但其实吧，也没那么麻烦。题主虽然说“这些学科都不会”，但其实学起来应该很快很快，毕竟基础知识都有了。会了正规逻辑的，编程和算法学起来很简单。会了测度论和实分析，学概率和统计也很简单。最重要的是，你的思维经过了数学的打磨，学什么都非常快。怎么学我觉得，对于纯数学出身的人，转做 Quant 的话绝对不缺学习能力，但是心态可能需要纠正，尤其是像题主这种原本打算一路学术走下去的。我指出我自己碰到的问题吧，不知对题主是否适用，不是的话可以无视，是的话应该努力改正。首先，纯数学生和其他理工科有一点不太一样，那就是纯数学一直很自然地坐在鄙视链最上端，于是坐久了就不愿意下来了。很多ZFC居民在转行时都会觉得，“我读过 Grothendieck 的 EGA，Connes 的 NCG，算得了cohomology，证得出 FLT，为什么现在要读这种聪明一点的中学生都能看懂的应用数学，还要用Matlab做这么简单的统计模型？！”结果，倒不是因为太难而学不会，而是因为认为太简单了所以根本不想学。要知道，这种心态必定是什么都学不到的！虽然，量化交易的理论知识不及纯数学艰深，但若真的想要去赚钱，哪可能是那么简单。其次嘛，应该放松完全严谨的数学思维。很多已经被其他人做好或者证实的东西，就不要自己再去做一遍了。就像我们用电脑，不去过分纠结操作系统和主机的构造一样。如果你在读一本书时，感到背后一阵恶寒，“喂，作者这里的证明是要蒙混过关”，然后掏出笔自己完整地证明了一遍
 – 那么你的时间就浪费了。或者你需要用某个语言的工具包，可是感觉它像一个黑箱子，用的时候都觉得自己在作弊，于是自己动手把工具包的函数又写了一遍
 – 那么你的时间也浪费了。不要为了知识和逻辑的完整性去浪费时间，那种事情可以等你财富自由以后
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问题：如何看待2020年初，量化对冲基金巨头AQR裁员10%，WorldQuant裁员130人？
回答：AQR的问题我觉得是因子太少，太传统。WQ的问题是因子太多，方法太激进，也带来很多问题。一家特别强调因子意义，一个比较重方法，强调因子意义有个问题就是因子库都是一些大路货，只能研究怎么组合，在你的组合方法还有溢价的情况下可能还能赚钱。WQ强调了方法没错，但是不该给自己挖那么多坑，培养那么多竞争对手，也不该规模扩张的那么快，搞得很难做，又搞什么websim，理念太先进了。步子太大，难免扯到蛋。强调方法其实没什么问题，文艺复兴不也解释不了自己的因子么，信息到了一定维度再强行解释就是讲故事了，没什么意思，只要不是直观感觉太离谱，控制好样本内外就行了，况且很多时候不是解释不了，而是以你的经验解释不了，说不定经过若干年的研究，结合各种前沿理论找到了一个原创的牛逼阿尔法，蓦然回首，这个阿尔法其实就是若干年前你没法解释的那个。另外，业绩不好，公司又大，裁员不是很正常么。AQR. WQ这种裁员就是收缩一下人员规模，那种十几个人的小基金，就算倒闭了也没人会关注。
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问题：你为什么劝入 Quant？
回答：圈子太小，匿了。题主你一定要考虑清楚，你到底是想要赚钱，想要进入一个高大上的行业，还是真心喜欢在股票/期货市场里赌博并且获得成就感。quant作为一个职业而言，在国内是相当糟糕的。以我了解的私募为例，对大部分入行者而言，起薪在8k~20k之间，中位数应该是12k左右，五险一金一般按照当地最低标准交，也就是虽然工资是12k，社保基数一般是3~4k,学历要求是排名靠前的985硕士，本科不能差，从业人员北清复交人大上财之类的居多。薪资待遇低于互联网行业和传统金融行业，跟传统工科应该差不多。年终奖一般是个大饼，这两年应该1~3个月的居多，运气不好的碰到年底裁员，就一毛钱也拿不到了，裁员也基本没有离职补贴，都是小公司，一般也没人闹。工作2~4年不跳槽的话，涨薪幅度20%左右，17年以后不涨的也很多，一般这个时候跟同龄人比，收入就被落下了，程序员的话，收入应该是这的两倍，算上五险一金差距更大。这个收入跟中西部地区四线城市的理科中学教师或者普通公务员差不多，但毛病在于这个行业除了北上深杭州，广州还有一点，其他地方很难找到工作，也就是收入不行的情况下，也没有什么退路可选。提成这个事比较尴尬，一般应届生是不给提成的，即使是社招，提成也是口头协议，给不给主要看老板良心，同事有一年给公司创造了1000万左右的利润，最后年终奖发了15万。这几年私募发产品也就敢收15%的业绩报酬，扣掉各种成本和老板拿的大头还能给你发多少，这个可以自己估计一下。个人成长方面，其实主要看领导，跟对了领导的话不会太差，没跟好的话比较麻烦。初级员工主要还是执行领导的命令，一般领导都会给你指定研究方向，留给自己自由研究的时间不会太多，研究方向靠谱的话出成果也是比较快的，不靠谱的话就没办法了，不过领导一般不在一线多年，不靠谱的概率更大。目前国内主要是股票alpha，股票T0，期货CTA，期货高频。期货高频不太懂，剩下的都有所涉猎，股票alpha从根子上就不好做，量化核心还是统计上的可验证性，交易次数到不了几千次上万次这种级别很难验证逻辑的可靠性。股票T0量化是可以盈利的，但是目前做不过人工交易员，业内能做过人工交易员的应该不超过3家，团队也很小，不太容易进去。CTA更像赌博一点，跟量化关系没那么大，业内长期稳定盈利的CTA还没见过。这行更麻烦的地方是工作稳定性很差，进了社会的人就会知道北京上海深圳到处换工作，对找女朋友结婚生子很不利。17~18年间，被裁至少一次的我在我观察里大概占30~50%,可能更多一点。以这个行业目前萎缩的程度来看，被裁了3～4个月才能找到新工作的可能性很大，认识的最久的一个大概10个月才找到新工作。本身金融行业周期性极强，这行业小公司抗风险能力又很差，稳定靠谱的团队可遇不可求。很多支持入行的答主们都觉得眼前收入低没关系，愿意坚持，努力做，长期一定会有回报，这其实是很有误导性的。一个行业允不允许大家沉下心来慢慢做，看两个方面，一是行业深度，如果这个行业有大量的深度行业知识技能之类得可以慢慢学习，成长和进步，干十年的人，大概率会比干5年的人强，那这个行业是值得慢慢积累坚持做的，然而量化行业恰恰不是这样，不信的话，看看自己老板或者领导策略上是不是真的比自己强就有数了，业外人士看看几年前的量化板块的网红们要么销声匿迹，要么转型live怪，心理应该多少有数；二是职业稳定性，如果这个职业很稳定，即使目前做的不好，赚的少，也会给你机会接着做，慢慢沉淀，熬到出头那一天，也是可以坚持做的，然而量化行业依然不是这样，18年被公司裁员找不到工作最后被迫转行的，应该不低于从业人数的10%，如果算上新入行几个月就被裁了转行的，应该有20%+, 以目前持续萎缩的行业规模和大部分公司随时裁员的状态来看，这个状态还在延续。如果都被裁了找不到新工作，如何沉下心来好好研究，坚持自己的理想呢？
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问题：学习量化投资怎么入门，有哪些参考书籍?
回答：可以先学习期货cta策略，学习一个地方软件比如mc，tb，ts等，然后把网上流行的期货cta策略都实现一遍，然后在学习股票量化策略 拿Python 平台 掘金量化，聚宽，万矿灯，什么多因子，阿尔法策略，指数增强等，都找个例子实现一下，基本就可以入门了，后面就多学习，拿小资金交易，慢慢的成长起来！
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问题：请大神可否提供一个关于python量化交易的书单？
回答：好好搞完这几本书，你也就成了Python量化大佬~（顺便给JD打广告了）在看书之前，我们先大概了解下量化交易的大致流程：获取数据（Python/R）--> 数据挖掘和分析（Python/R）--> 建构策略（Python） --> 策略分析（Python） --> 模拟交易（Python） --> 实盘交易（Python/C++/Java）对于一般人而言，传说中的量化交易通常指“实盘交易”，即真金白金加上计算机指令在真实市场上的交易。不过在交易之前，数据分析/策略研究等往往占据了从业者的大部分时间，是量化交易实盘交易的基础。毕竟，量化交易风险不低，真正砸钱前当然要“三思”而后行。此外，以上的量化步骤在一些一站式的平台也可以完成，如米宽/聚宽。不过它们缺点是收费，但对大学在校师生免费，普通用户也可以申请免费试用30天。所以本文会重点推荐免费开源的国内的量化交易框架“vn.py”，用于散户/新手快速打造自用的量化分析/实盘交易平台。由于量化交易涉及的知识点较多，一两本书难以覆盖全部知识，所以本书单会提及10多本书。对于新手，如果想通过自学入门，可考虑一下读书方案：只读1本
主题：金融投资讨论
问题：如何看待腾讯开始涉足量化投资？
回答：之前京东都开始做量化平台了呢，可惜比其他几个矿都倒闭的早。百度、阿里虽然不似那么明显，但其实早就开始布局这一块了，各种卖数据、卖指数，跟券商基金合作发产品。腾讯这个动作，大概率是为了追赶阿里在资管行业的脚步。毕竟智能投顾啊之类的东西，阿里早就有，腾讯一直没有，谁都知道那是一块大肥肉。作为流量之王，岂能缺席？
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问题：金融本硕加统计硕士，想把 Quant / HFT 作为职业选择，应该强化哪些能力？
回答：你还需要多元概率统计和时间序列分析。
主题：金融投资讨论
问题：卷算法还是入量化？
回答：从工作挑战性、趣味性来看，推荐入量化。周围全都是聪明人，bar比较高。平时讲话都在线，还很有意思。从工作稳定性、价值性来看，推荐卷算法。因为再吊的算法也是为产品服务的，有产出、实实在在，并非零和游戏。两条路都有机会财富自由，但是必须基于好的机遇和不懈的努力。卷算法一般路径：进大厂做research/engineer，和正规军学一下怎么打以及培养一些产品的sense --> 跳有潜力的startup，股票to the moon --> 建立自己的startup，被收购/yolo干到底。做量化一般路径：名校phd/天才本科生 --> 进大hedge fund --> 跳top tier fund或升pm --> 找到市场的某个比较稳定的alpha，建立自己的fund。目前内卷加剧，出国读ds已经成了平凡得不能再平凡的操作了，建议最好还是再琢磨琢磨最好有点儿前瞻性。目前来看，走第一条路最好是cs phd，做nlp/cv。走第二条最好是math/physics/stat phd，方向没太大要求，但要求是名校。但肯定回国的话，长远来看，最好是做公务员。我前面说的意义不大。
主题：金融投资讨论
问题：你为什么劝退 Quant？
回答：很多人都只说到quant一小部分，先上个Quant大致的分类（注意这个分类不是按资产类别来的）：卖方：1. Pricing、包括CVA（场外衍生品做市业务，复杂衍生品做市需要定价，core skills: stochastic, pde, probability and measure, monte carlo）2. Risk Quant / capital quant（做VAR模型的，包括做IRC/CRM/SR/PD/LGD等regulatory risk metrics的，core skills: probability and statistcs, time series, econometrics, monte carlo）3. Execution quant（delta one/cash equity PB业务，代表客户交易股票的经纪人，顺便降低交易冲击成本和费用，core skills: programming，market microstructure, optimization）4. Model Review （审阅、测试别人的model，提出修改意见的，又叫model validation，core skills: documentaion, highly depends on the desk）买方：5. Statistical Arbitrage （“量化策略”的集中地，各类“xx中性策略”的集中地，中低频为常见，core skills: statistics, time series, machine learning)6. Quant Fund Asset allocation （多设置在mutual fund/multi-asset manager，研究如何有效分配资产比例，从宏观上提高整个fund夏普率的，需要懂统计优化，各类资产风险特性和macro hedging strategy，core skills: statistics, bayesian, optimization, macro-econ/finance）7. Fundamental Shop Macro Quant（一般出现在macro fund里，也有的在较大的equity/credit shop。这样的一个人主要负责provide quantitative insight into global market，尤其是cross asset performance/relative value，还有macro scenario analysis，macro hedging/timing，strategic asset allocation。一般需要不停的follow market）从功能上来说，类似quant fund的asset allocation，但又涵盖更多8. High frequency trading （高频做市的，都是流动性好的产品，日渐萎缩的行业，全球估计就几千个人在从事，core skills: computer science)9. Quant trader （就是拿着量化武器的prop trader，一般会从book pnl里提成，core skills: general/mental math, game theory and probability, market structure, risk management, macro, programming, statistics)10. Quantamental ( 一些equity shop开始蹭大数据的热度，请一帮phd从数据挖掘角度筛选公司，和国内“选股”很相似，core skills: statistics, machine learning, finance) 个人觉得，Quant trader大概是综合要求最高的岗位，基本上要自己做model，做test，写production code，交易，风控。虽然数学、编程、金融等子环节或许都没有其他领域的人深入，但考虑其知识广度，需要的前期准备基本是最多的在美国，这个行业，基本上只有很小的一撮人在做有意思的事，其他的（或许90%）基本就是真的搬砖（好一点的implement model，有的review model甚至clean data；好多银行quant都是和ccar/basel打交道的，和主营业务毫不沾边）这90%的quant未来成长性都是非常有限的不得不说，同一个title下（quantitative analyst, quantitative research, risk analyst, trader...）做的事情真的千差万别，成长性上升空间也大相径庭。所以，劝退quant？我不劝退quant，我劝退的是model review，bank risk quant，automation quant等Dodd Frank法案后冒出来的一波新兴quant，甚至在trading desk上打杂的 quant（depending on what it actually covers）因为本人才疏学浅，所以给出的分类对某些岗位的描述多多少少有道听途说之嫌，还望各领域专家一笑而过或批评指正。个人粗浅看法，只是一个角度以下为补充某“匿名”答案，阴阳怪气，强行给我“安排”个“在金字塔顶端滋生出鄙视链”的罪名。。这位答主，咱明人不说暗话，请问哪个答案说risk/pricing quant不算quant了？谁又在鄙视谁呢？你有自己的book pnl和这个问题有关系么？如此阴阳怪气是想急切的展现你所谓“上游”quant的谦逊？（第一次知道quant还有上下游之分）关于这个问题的回答注定是主观的：有谁在自己的岗位上做的不开心了，抱怨一下，顺便“劝退”后来人，这不是本题的初衷吗？不会审题？难道所有人都喜欢看诸如“这个行业有好有坏，要客观看待”这样干瘪的答案？就这个问题，畅所欲言，读者兼听不同类型的观点，怎么就扯到鄙视链了？我一路从投行Risk quant干起，对银行Risk modeling的工作非常熟悉，对model reviewer的工作常态也得以隔岸观之。我承认自己不喜欢那种life style，但也理解总会有人适合。这跟鄙视有半毛线关系。劝退是站在我的角度说的，都是成年人，自己会判断，没强迫谁接受。恕我冒昧，但您这样答题的风格，针对人而不针对事，既没帮到后来人，也没提供任何有用信息。你一边扯着“鄙视链”，一边又强调自己的quant trader身份，而且是有自己的book的那种。也许，您才是一开始就身处“金字塔高位”，根本不了解也不理解许多银行Risk quant 想转前台的强烈愿望？何不食肉糜。你是quant trader，嗯，然后你说不应该鄙视“下游”（真的，除了你没有一个回答用到“下游”这个概念），也许您才是真正鄙视的那个人吧。后来我从risk quant转到自己喜欢做的岗位，那是我努力和运气换来的，我从来不否认自己这中间有挣扎、努力、尝试。而且我并没有天赋。现在我说，我想劝退让我不爽的Risk quant，有问题？你为什么要举考试那个例子。。最后针对你那个比喻，我也想说：你们上学时候，特别是中学时候，特别是高中时候，身边应该都有过某种类型的同学。他们很聪明然后考了很好的名次之后，总喜欢安慰考砸的同学没事，成绩不代表一切，大家都很优秀其实吧，别人只想自己静静
主题：金融投资讨论
问题：在投行内部做量化交易与独立出去做量化交易有何不同？
回答：国外的不熟悉，我说说国内的把，在国内机构里做量化的团队大部分是属于券商的资管和自营，研究所的我们姑且不谈。在自营和资管做量化与独立做量化有几个比较大的不同：1. 监管法规不同，比如在券商资管，是不能融资融券的。而独立做的话，就灵活的多了。2. 风控级别不同，在证券公司，风控总监是直接向证监会汇报。去年下半年开始，又提高了风控总监的权限，有些公司是把风控总监提升为首席风控官，风控总监是有一票否决权的。在风控是重点的情况下，很多做法都受到限制。尤其是816事件后，为了风控，更是把程序化交易限制的很死了。3. 研究实力不同：在机构做量化投资，投研实力的确比独立做强很多，首先人员就多且优秀，其次，去上市公司等做调研也容易。这个是独立运作不具有的。总之，如果是做高频交易、程序化交易、灵活的衍生品交易，在机构里的限制很多（本来来说做高频交易券商有得天独厚的优势，首先就是交易通道快，券商是可以直连交易所的，理论上来说下单可以比私募等快很多，其次券商的手续费也是最低的。）。而如果是做基本面选股等，那还是在机构优势大。而如果是做alpha这种，比如多因子选股，在机构和独立做来说差别并不大，取决于做策略的人。
主题：金融投资讨论
问题：求推荐algorithmic trading 实用书籍？
回答：随便拍几章的目录。前面是emipirical的，写的也很好。
主题：金融投资讨论
问题：为什么回测效果非常好的策略实盘却不行？
回答：实盘不理想有以下几点策略中使用了未来函数，实际交易中不可能成交的价位。闪烁信号，回测没有闪烁的问题，实际交易中信号出现然后消失了，但仓位已建。使用市场单，价位变动，单个价位容量不能满足，市场剧烈波动影响成交价。手续费和价差没有包括在回测中，高频率交易尤其敏感。使用某一时间段市场波动，不适合现市场波动，回测要检验多种市场状况。还有因素如场内规制，庄家或报价商打止损。长期策略问题较少，高频问题较多。。。。。。。。。。。看了大伙的回答，发现少了回答一个重大问题，数据拟合。 为什么遗漏了，是因本人觉得这是交易员和程序员开发策略的分别，国内怪圈是公司开发策略，编程员，数据发掘，交易都是同一人，不知各位情况是否一样，我是看各公司招聘条件是这样的。扯远回正题。市场只是惊人相似，不是重复。混沌理论中分型指明这一点（混沌是物理理论，请参考物理学正解），所以策略开发时不应参数优化，这是本人理解，使用一个参数是有理由的，客观的。这里的客观是某些统计模型计算出的参数或不变的条件。就算主观的参数也比优化的好，思路出来的结果，不能使用优化去改变。尽可能使用相对不变的条件作为策略开发，如果使用的条件是不断变化的，怎么可能设计出有统计意义的策略？不知理解正确与否，请指点。
主题：金融投资讨论
问题：在中国，为什么提到量化投资时，总是很少提到固收的量化模型？中国市场上有做固收量化的私募/公募/券商吗？
回答：国外债券的数学模型是最为复杂的，当然我强调的是数学的复杂，不是统计的复杂，因为债券的确定性更高。债券用统计方法做一般是预测违约的概率，这其实也挺有搞头的，因为如果默认不违约，其实持有债券的收益是非常明确的。另外预测债券价格也可以用多因子的方法做。债券在国内外都是场外规模大场内规模小，银行间规模很大，所以量化模型也是偏向于定价模型，而不是统计预测。国内二级市场的债券比较少。
主题：金融投资讨论
问题：2017 年，量化领域有什么值得一看的理论、paper 和书籍？
回答：这个问题其实很好，但目前还没看到让我特别满意的回答，在此抛砖引玉。量化投资领域，在了解技术前，最应该明白的是Expected Returns，market anomaly，investment strategy这些的基础，如果没有这几点几乎都是空谈。先推荐三本最应该先读完的书，Expected Returns: An Investor&#x27;s Guide to Harvesting Market RewardsEfficiently Inefficient: How Smart Money Invests and Market Prices Are DeterminedAsset Management: A Systematic Approach to Factor Investing我一直的观点都是，量化只是手段而非本质。真正投资策略的超额回报是有一个来源的，基于人的行为偏见或是承担了另一维度的风险，或是真正的alpha上面几本书的作者或许都不标榜自己为quant，但这几个人是p quant领域的标杆，感兴趣的朋友可以自行搜索。这三本书覆盖了大部分投资策略理论方面的研究，和实际量化投资行业还有一定差距。如果要谈实际的量化投资的话，以下两本书非常推荐，尤其是第一本，Inside the Black Box: A Simple Guide to Quantitative and High Frequency TradingAlgorithmic Trading and DMA: An introduction to direct access trading strategies接着谈谈投资策略方面值得一读的书和文章，从最简单的价值投资，趋势投资谈起。其实就连小学生都知道价值投资，趋势投资这些术语，真正了解这两者的却很少，快速了解这两者的捷径是两本书和一篇paperQuantitative Value: A Practitioner&#x27;s Guide to Automating Intelligent Investment and Eliminating Behavioral ErrorsQuantitative Momentum: A Practitioner&#x27;s Guide to Building a Momentum-Based Stock Selection SystemValue and Momentum Everywhere再扩散到广义的因子投资，除了最开始推荐的三本书外还有这两本非常不错，Your Complete Guide to Factor-Based Investing: The Way Smart Money Invests TodayHigh Returns from Low Risk: A Remarkable Stock Market Paradox谈到了momentum，接着推荐一下我觉得很棒的time series momentum的书和paper，Trend Following with Managed Futures: The Search for Crisis AlphaTime series momentum然后就是carry，这篇的working paper已经很多年了，最近才发表再Journal of Financial Economics上然后是很火的risk parity策略，桥水的Our Thoughts About Risk Parity and All Weather（此处可以回应一下上面推荐Principles的朋友，我不否认这是本好书，但是如果真正读过的话会发现Dalio在里面提到了自己Investment Principles还没写，当然，如果能从Life and Work Principles里面读到Investment Principles，那也是讲得通的）Edward Qian的Risk Parity FundamentalsEdward Qian 2018年还会有两本新书/新版，大家可以关注一下。最后要提一句，这回答里面大部分都是理论驱动量化模型，而非数据驱动量化模型，后者笔者接触的不及前者多，在有限的接触中读到的好文/书更少，以下的一本书今年二月出，笔者觉得非常值得期待，作者很厉害，可以参看这里，书名和链接在下面，Advances in Financial Machine Learning我觉得这些就差不多了，其实每年的好paper都非常多，practitioner journal里面的很多文章其实都很有用，比方说Journal of Portfolio Management的这几个系列（系列A，系列B，系列C），Journal of Alternative Investments的差不多每一期，还有大牛的working paper，但是我觉得上面推荐的那些是读懂很多p quant paper的基础。最后再回应一下顶的最高的朋友推荐的那几本书，Michael Halls-Moore的两本书主要都在于技术上，而且比较浅显，有点蹭热点的嫌疑。Ernest Chan的三本书深度也不太够，但是可以给初学者很多信心，他的博客里面有一些很有意思的文章，大家可以关注关注Things You Don&#x27;t Want to Know about ETFs and ETNsA leveraged ETFs strategy
主题：金融投资讨论
问题：世坤投资咨询 (WorldQuant) 是一家怎样的公司？
回答：最近工作上事情增多，积压了很多邀请没有响应，望谅解。今天颇有闲情，来谈谈World Quant。一家之言，请谨慎参考。私以为，要了解一个人，最好了解他的过去，而要了解一家公司，则不如多研究下它的历史。说World Quant绕不开一个人，那就是Igor Tulchinsky，World Quant现任CEO和创始人。Tulchisky是个比较特殊的德国名字，因为后面一支流入了奥匈帝国。Igor与美国另外数家数量交易基金的创始人有着类似的背景：数学/计算机。他于80年代末期拿着贝尔实验室的奖学金在UT Austin修过计算机，之后在沃顿商学院研读金融方向的MBA，从而进入业界，加入了名贯业界的Millennium Partners (千禧基金），一路干到董事总经理，后来于2007年创办World Quant。 那么为什么他会出来创办World Quant，以及World Quant的构成如何，这就要说说现在World Quant的业务模式了。我立意中性，但World Quant本质上走着一种”极限利用新兴市场人力资源+纯数据挖掘“的投资模式，这是一个伟大的投资模式，但容易引起争议。具体来说：1. 在新兴市场（尤其是亚太的中国和印度）大量招募基层Quant、Data Scientist或者Portfolio Management Assistant （PMA）。其工作以纯数据挖掘为主，任何可以作为信号（Alpha Signal）的时间序列都可以作为工作成果。报酬水平一般，此为“极度利用新兴市场人力资源）2. 在发达市场，招募经验丰富的Portfolio Manager（PM）。其工作为基于经验和Finance Intuition，筛选基层Quant产生的信号，最终做出资产配置计划，报酬水平与一线基金经理接轨，优先分超额收益。去年夏天，与一印度来的同学闲聊，方知他之前在孟买的World Quant干过（基层Quant），聊到看法。他说那边不要求你懂金融，只要你技术好，数据挖掘做得熟练就行。我于是问及：你以后还想回这家公司吗？印度兄答：如果回去做PM，那非常想。从我与他一起学习来看，他基本功非常扎实，我估计与其在World Quant天天做数据挖掘的训练有关系：C++，数据库，线性代数，包括基本的金融，都掌握的很精深。这种模式犯了金融学研究的一个忌讳：切不可以先数据挖掘再给其找对应的经济意义。有过计量经济学研究经验的朋友相信会懂：世间万物自有联系，通过各种相关性分析、几个统计软件包一应用，总能发现少许看点——但这完全是数学上、统计上的关系，也许根本是Spurious Relation，或者完全没有意义。但是先想到经济逻辑，再基于此做数据分析又何其难也——做研究或许是好习惯，但在业界会造成产能不足——尤其在今天这个淘汰策略如此之快的时代。因此World Quant一举冒天下之大不韪，让大把新兴市场员工搞纯数据挖掘，再让有经验的PM筛选出真正有金融意义的信号——这个模式每年可以制造两位数字的复利回报，堪称伟大——但其有如投资界的星宿派，走着一条不寻常的道路，也让人争议。回到历史，当时Igor Tulchinsky在千禧基金已经开始采用这种商业模式运作，发现其威力后，于是表达了出来单干的意思。千禧基金的老板不愿意失去这块金砖，于是主动成为新基金的发起人之人（一说控股66%），然后Igor另外募集余款，才有了今天的World Quant。文笔杂乱，公开信息与野史齐飞，只愿各位看官过瘾。
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问题：如何看懂Ornstein-Uhlenbeck Process？
回答：教材看steele，stochastic calculus and financial applications或者Shreve， Stochastic Calculus for Finance II - Continuous-Time Models算是比较简单易懂的随机微分方程的教材了。OU process分成两部分，第一部分（dt）的叫mean reversion，顾名思义就是过程在mean周边徘徊，diffusion（dWt）部分，就是最基本的布朗运动。
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问题：有哪些程序化交易方面的 GitHub 作者值得关注？
回答：终于等到合适的问题祭出这张图了！！！上面的是之前在PyCon2016上展示过的一张图表，由我本人和vn.py社区用户对Github上Star数量排名前10的量化交易相关项目做了一个统计排名（如有疏漏欢迎指正）。从上面这个图里可以看出几个非常有意思的信息：前10名的项目里，有7个Python、2个Java和1个Node.js，Python Rocks!!!!!第一名的项目zipline背后有着目前已经估值过亿的商业公司Quantopian支持，同时也是历史最久的量化开源项目之一，Star数量遥遥领先。排名二、三的Tushare（大神Jimmy开发）和vn.py（小弟开发）都是由国人主导且主要为国内市场用户设计（尽管也有外盘相关的功能）的量化交易项目，显示出最近两年国内的量化行业发展速度非常快，不要再去听什么“量化冬天来了”的言论了，说100句废话也比不上真实的数据来得实在。比特币相关的项目有3个，且都是策略模型（其中1个还有用到机器学习的技术），之前我本人对比特币兴趣缺缺，看到这个数据后瞬间来了精神。最后发个请求吧：用过开源项目觉得对自己有帮助的记得来Github点个Star！往期高赞内容量化方向文章：针对Quant的Python快速入门指南百倍加速！Python量化策略的算法性能提升指南看完这篇，彻底搞定期货穿透式CTP API接入终极解决方案：再也不为量化数据而烦恼vn.py发布v2.0量化方向回答：如何学习盈透 api 的开发？什么是隐含波动率 (Implied Volatility) ?有哪些程序化交易方面的 GitHub 作者值得关注？Quant 是否是一个江河日下的职业？有没有回测和实盘交易用同一份代码的量化交易框架？如何搭建一个量化交易实验系统做教学用？外汇收益真的有那么高吗？你有哪些心中珍藏值得推荐的好书？欢迎关注vn.py社区微信公众号：vnpy-community
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问题：有哪些著名的波动率交易策略？
回答：题主说的gamma trading是的，我想最简单的就是纯粹对赌波动率吧。例如如果看涨波动率，就同时同时买入看涨与看跌的期权，只要波动的幅度可以超过期权费本身，就可以赚钱。获利空间如下，很好理解，称为跨式套利。除此之外还有日历套利，反向套路等等策略。以日历套利为例，其实之前分析上证50etf的1min bar，期权波动率的日历效应还是挺明显的，比如一周的末尾波动率往往会上升，这说明掌握好某种pattern也能赚钱，很多时候并不一定要做的多么复杂。期权当然是最直观的，如果不用期权，用期货做也是可以，因为有很多量化交易策略有的适用于震荡行情（也就是所谓的标的波动率比较大的时候），比如钟摆理论，均值回复等策略。只有波动率较大才能有所突破。现在行情的预测是相当困难的，不管用什么方法模型，结果都差强人意，但是波动率预测我之前拿高频数据用机器学习去做效果竟然还可以，所以感觉这个思路确实也不错。另外附一个之前一个关于怎么算期权波动率的问题回答：http://www.zhihu.com/question/19770602/answer/124317539
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问题：为什么人工智能在围棋上几乎击败全人类，仍然不能完全解决交易问题？
回答：虽然没有完全，但最近几年，在中国大部分人工能做到的套利机会，都慢慢逐渐被机器替代。有点像蒸汽时代机器生产替代手工劳动的感觉。现在少量金融领域，已经逐渐从机器替代手工，变成机器升级替代机器，算法吊打算法的过程。所以说，有钱还是赶紧赚，社会进化的速度太快了。
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问题：如果想在quant领域发展，master毕业后应该在中小公司积累经验，还是应该读一个相关phd？
回答：第一步是搞明白行业里各个公司是干嘛的，再去想职业规划。如果你连桥水和Citadel的主要业务和商业模式的认知还停留在“hf”的水平，你面试会挂成羊头的。
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问题：电子工程理工科背景如何转行量化交易？
回答：诉我直言，我觉得，还是不要去折腾的好。各行各业都可以出状元，为何要去参合到不熟悉的行业？既然是交易，就是直接影响盈亏的行为，一定会要求实施的人能力是最强的。这是个高门槛的行业，你的背景不适合。玩玩可以，入不了行。正规的从业人员，至少是4年本科+2年研究生的数理背景，都是一步一个脚印踩出来的。速成？哪个领导敢在这种职位要一个速成的人？网上那些量化开源平台自学？那是业余玩家玩的。
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问题：有哪些值得推荐的量化投资类书籍？
回答：国内各种写的量化的书，都是鸡肋，他们本身就是翻译国外或者东拼西凑凑字数赚出版费的，所以不建议看国内的书，有能力的直接看国外的量化投资书籍，毕竟国外量化发展的时间比较早，比国内成熟的多。英文表面上看起来比较难读，但却很好懂，无非就是你单词不认识，查查单词，但是英文的逻辑非常好，看过英文原版书的朋友都知道，英文原版的书逻辑性强，可读性强，慢一点不要紧，只要能读懂，能够深刻理解，比你看那些东拼西凑来的中文书好太多，在这里给你推荐15本国外不错的量化投资书籍，希望对你有帮助：1、Quantum Finance Path Integrals and Hamiltonians for Options and Interest Rates下载链接：https://u12517748.ctfile.com/fs/12517748-2270831712、Quantitative Financial Risk Management下载链接：https://u12517748.ctfile.com/fs/12517748-2270831673、QuantitativeTrading How to Build Your Own Algorithmic Trading Business下载链接：https://u12517748.ctfile.com/fs/12517748-2270831484、Quantitative Trading Strategies下载链接：https://u12517748.ctfile.com/fs/12517748-2270831535、Quantitative Methods in Finance下载链接：https://u12517748.ctfile.com/fs/12517748-2270831466、Quantitative Credit Portfolio Management下载链接：https://u12517748.ctfile.com/fs/12517748-2270831387、Quantitative Strategies for Achieving Alpha下载链接：https://u12517748.ctfile.com/fs/12517748-2270830078、Quantitative Risk Management下载链接：https://u12517748.ctfile.com/fs/12517748-2270829509、Quantitative Risk Management Concepts, Techniques and Tools下载链接：https://u12517748.ctfile.com/fs/12517748-22708293010、Quantitative Methods in Finance下载链接：https://u12517748.ctfile.com/fs/12517748-22708289511、Quantitative Equity Portfolio Management：Modern Techniques and Applications下载链接：https://u12517748.ctfile.com/fs/12517748-22708284512、Quantitative Trading with R Understanding Mathematical and Computational Tools from a Quant's Perspective下载链接：https://u12517748.ctfile.com/fs/12517748-22708307713、Quantitative Finance Economics下载链接：https://u12517748.ctfile.com/fs/12517748-22708289314、Quant Job Interview - Questions and Answers下载链接：https://u12517748.ctfile.com/fs/12517748-22708276215、Quantative Finance下载链接：https://u12517748.ctfile.com/fs/12517748-227082771